近年，人間との共存や協調を目的としたペットロボットやロボットパートナーなどの研究が盛んに行われている．これらのロボットは，自身に搭載された様々なセンサを用いて外部環境の情報取得を行い人間とのコミュニケーションを行う．しかし，ロボットが人間と円滑なコミュニーションを行うためには，自身のセンサだけでは十分な情報取得が困難であり，また，情報が得られたとしても，フレーム問題などの観点からすべての情報を処理することは妥当ではない．そのため，ロボット単体だけではなく外界のセンサと連携した統合的なシステムを構築し．さらに，膨大に取得されるデータの中から必要とされる情報を逐次学習・予測できる方法論が必要となる．そこで，本研究では，センサネットワークシステムを適用し，人間の行動パターンを対象とした学習構造を提案する．具体的には，時空間的な文脈学習が可能なスパイキングニューラルネットワークを適用する．

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進化計算を用いてロボットのコントローラを学習する際，ロボットは学習を行った環境において満足に行動ができるようになるが，学習をした環境よりもさらに複雑な環境にそのコントローラをもって動作させると，ロボットは満足に行動できず，その環境に適するコントローラを獲得するために再度の学習を要する．このことから，複雑な環境を作り上げている構成要素に基づいてロボットのコントローラを学習させるための訓練環境を構築し，訓練環境における学習のみで複雑な環境でも行動を可能にするコントローラを獲得することを目指し，より複雑な環境においても動作可能にするための効率的な訓練環境の設定の仕方，および，その環境の下でどの程度の学習が必要になるかを明確にする．

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蜜蜂は社会性昆虫の一種であり，複数の蜜源に対し８の字ダンスを用いて適切な採蜜蜂の割り振りを行うことで有名である．しかし，採蜜蜂が貯蔵蜂との連携において採蜜蜂同士の採蜜基準自体を自律的に調整させていることはあまり知られていない．本研究ではこの採蜜基準の自動調整を模した閾値の調整を取り入れた最適化アルゴリズム Bee Total Optimization with Personal Judgment（BTO-PJ）を提案する．BTO-PJ はマルチエージェントシステムであり，採蜜蜂を模したエージェントは他のエージェントとの情報交換によって最適解を探索する．これを巡回セールスマン問題に適用した結果を示した．

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本論文では，ACO（Ant Cology Optimization）に基づいた分割統治型の TSP 解法（DAS）を提案する．また，既知の TSP 問題に対する数値シミュレーションによって，提案手法が従来の SA （Simulated Annealing），2-opt，AS（Ant System）に比べて精度の良い巡回路を生成できることを示す．

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近年，混合分布モデルに対して制約付き EM アルゴリズムを適用することにより，観測データの本質的な構造を探る SOMM（Self-Organizing Mixture Model）が提案され，データの可視化やクラスタリング等への応用が期待されている．SOMMは，同様にデータの可視化等を目的とする自己組織化マップと比べ確率論的にモデル化されており，観測データの分布に適したアルゴリズムを構築することが可能である．本論文では，時系列データを扱えるように，隠れマルコフモデルの考え方を取り入れて SOMM を拡張したSOHMM（Self-Organizing Hidden Markov Model）の提案を行い，SOHMM を用いた時系列データの可視化手法について提案を行う．

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拠点間の在庫融通に関する従来の研究では，予防的在庫転送，緊急的在庫転送という２つの在庫転送方策が別々に研究されているが，それぞれ一長一短があり，これら二つの方策を併用することでより高いサービスレベルを達成できると考えられる．本研究ではこれらの方策の併用を考え，需要を確率変数として与え確率計画法によって定式化し，効率的な解法の検証を行いつつ予防型・緊急型併用方策の有効性の検証を行う．

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多くの日本人は，英語が頭の中に即座に出てこないため，英語をスムーズに話すことが難しい．これは，多くの日本人は英単語を日本語とのペアで暗記してきたことによるもので，英語を話す際には一度日本語と英語のペアを頭に描いて翻訳する作業が入ってしまうことによる．そこで本研究では，英文法スキルを学習するための英文法問題が出題されるシステムにおいて，自分や他人の解答履歴を参考に，解答に必要な感覚を身につけるためのインタフェースを提案する．評価実験により，提案システムのユーザが，英文法問題に高い正解率で素早く解答できるようになることを確認した．

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本研究では，脳波を用いて爽快系シャンプーの洗髪後感覚に対する客観的評価が可能か検討を行った．具体的には，シャンプーの主な構成成分が同一で，清涼剤（l-menthol）の配合量のみが異なるシャンプーを評価対象とし，洗髪後の皮膚感覚を再現した手法を適用した際の脳波に対し，感性フラクタル次元解析手法（EFAM）を適用することで，被験者が感じる爽快感，清涼感，快適感，リラックスの４種類の感性計測を行った．その結果，爽快感において，EFAM による感性出力値と主観評価値との間で高い相関が得られ，爽快系シャンプーの洗髪後感覚に対する客観的評価の妥当性，ならびに有用性が示唆された．このことから，本提案手法は，特定の感性に対して客観的な尺度として定量化される「感性」を指標とした新規感性評価手法として期待される．

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本研究では，矛盾を有する橋梁点検データを用いて，ラフ集合によりルールの抽出を行う．現実の橋梁点検データは点検項目の値が同一であったとしても，その評価が異なることが多々ある．そこで，矛盾を考慮するために，ラフ集合に応用する矛盾救済アルゴリズムを提案する．この手法は，条件属性の値が同一で，決定属性の値が異なる場合に，決定属性の値の割合に着目し，その割合が設定した値によって解析対象データに残し（救出）たり削除したりする方法である．そこで，本研究は，矛盾救済アルゴリズムを提案し，その有効性の確認とそのパラメータ（抽出率）の設定値に関して検討を行ったものである．

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Handwriting movement includes a lot of intelligence such as identity, personality, tacit or explicit skills and so on. Especially, identity authentication by biometric technologies is currently gaining popularity over traditional password based security systems. Online handwritten signature verification is a long time candidate in this area of research. In the present paper handwritten signature is considered as a behavioral biometric attribute produced by the dynamics of human hand movement. We propose an approach for improving verification accuracy from the analysis of reconstruction of the dynamics from multi-dimensional time series generated from online handwritten signature.The approach contains the proposal of a new similarity measure cross translation error (CTE) to measure similarity of local dynamics between two time series and an integration of the proposed measure with conventional Dynamic Time Warping (DTW) which belongs to global dynamics measure. The simulation results with a small scale generated data set and the benchmark data set used in Signature Verification Contest (SVC) 2004 show that the proposed measure is effective in detecting individuality from handwritten time series compared to the popular DTW based measures. The integrated approach is also promising for increasing verification accuracy.

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医薬品の安全な使用のための有効な分類の一つにその効能（薬効）による分類がある．例えばオーダリングシステムを用いて医薬品を処方するときに，医薬品の薬効分類番号と患者の疾患情報を照合することで誤投与が防止できると期待される．しかしながら，現在一般に用いられている「薬効分類番号」は「日本標準商品分類」の一部として与えられており，商品を分類するためのものであるために有効成分など別の観点が混在した分類であり，薬効のみを元とした分類ではない．また，この商品分類は 1990 年改訂のものであり分類基準が古いため，どの薬効分類にも当てはまらず，「その他」の薬効に分類される医薬品が多く存在する．そこで，本研究では医薬品添付文書に記載されているおける効能・効果のみに基づいた分類方法を提案する．

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